Освоение Python для биоинформатики: как писать гибкий, документированный и протестированный код на Python для исследовательских вычислений на русском

Сегодня ученым-биологам крайне необходима подготовка в области биоинформатики. Слишком много биоинформатических программ написаны плохо и практически не поддерживаются, как правило, студентами и исследователями, которые никогда не осваивали базовые навыки программирования. Это практическое руководство показывает специалистам и студентам, работающим в области биоинформатики на уровне постдокторантов, как использовать лучшие возможности Python для решения задач в биологии, создавая при этом документированное, протестированное и воспроизводимое программное обеспечение.

Кен Юэнс-Кларк, автор книги «Tiny Python Projects » (издательство Manning), демонстрирует не только, как писать эффективный код на Python, но и как использовать тесты для написания и рефакторинга научных программ. Вы изучите новейшие возможности и инструменты Python, включая линтеры, форматеры, проверку типов и тесты для создания документированных и протестированных программ. Вы также решите 14 задач в Rosalind, платформе для решения задач, предназначенной для изучения биоинформатики и программирования.

• Создавайте программы на Python для командной строки, которые будут документировать и проверять параметры.
• Напишите тесты для проверки программ, прошедших рефакторинг, и подтвердите их корректность.
• Реализуйте идеи в области биоинформатики, используя структуры данных и модули Python, такие как Biopython.
• Создавайте воспроизводимые ярлыки и рабочие процессы с помощью make-файлов.
• Анализ основных форматов файлов биоинформатики, таких как FASTA и FASTQ.
• Поиск текстовых закономерностей с помощью регулярных выражений.
• Используйте функции высшего порядка в Python, такие как filter(), map() и reduce().